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文檔簡介
1、聚類分析有著廣泛的應(yīng)用,包括模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等等,一直是人們研究的一個熱點.在眾多聚類算法中,基于劃分的模糊聚類算法是模式識別和圖像分割中最常用的算法類型之一.至今,文獻中仍然不斷有基于劃分的模糊聚類算法的研究成果出現(xiàn).該文系統(tǒng)地介紹了基于劃分的模糊聚類理論,從改變度量方式、改變約束條件、在目標(biāo)函數(shù)中引入熵以及考慮對聚類原型進行約束等方面,對目前文獻中在C-均值算法的基礎(chǔ)上得到的基于劃分的模糊聚類算法進行綜述和評價,并對幾個
2、基于劃分的模糊聚類算法在彩色圖像上的應(yīng)用作了比較分析.全文共分六章,各章的主要內(nèi)容如下:第一章介紹聚類的概念、應(yīng)用、處理的數(shù)據(jù)類型以及聚類方法的一個分類情況.確定該文的研究范圍和基本框架.第二章是對基于劃分的模糊聚類算法的簡要評述.第三章首先介紹了基于劃分的聚類算法國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀.然后,我們按照改變度量方式、改變約束條件、在目標(biāo)函數(shù)中引入熵以及考慮對聚類中心的約束等幾個方面對目前文獻中的基于劃分的模糊聚類算法進行分類研究,并介紹了我們
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